Guía de uso del índice de clorofila en agricultura
Como su propio nombre indica, el índice de clorofila (CI) se usa para determinar la cantidad de clorofila contenida en una planta. La clorofila es un indicador fiable y preciso de la salud de las plantas, pues interviene directamente en la fotosíntesis. Para medirla, el índice de clorofila se apoya en 2 bandas espectrales concretas: CI verde (GCI) y CI del borde rojo (RCI). Los usos de este índice son muy diversos, tales como predicción del rendimiento, creación de mapas VRA (aplicación de tasa variable) o evaluación del funcionamiento de fertilizantes.
Tipos de índices
Como se mencionaba anteriormente, el índice de clorofila usa diferentes bandas espectrales para conocer la cantidad de clorofila de una planta, en función de la etapa de crecimiento de esta y otras condiciones que rodean a dicha planta.
El índice de clorofila verde (CGI) es un índice que puede utilizarse con muchas especies vegetales y en multitud de condiciones, de ahí que sea un índice muy popular para observar la reflectancia de la clorofila. El índice CGI distingue mejor las zonas con alta biomasa respecto a otros índices como NDVI o WDRVI, lo que otorga una mayor precisión.
Por su parte, el índice de clorofila del borde rojo (RCI) se basa en una estrecha banda entre la banda roja (RED) y la banda del infrarrojo cercano (NIR) para lograr una reflectancia más brillante de las zonas verdes. El índice RCI obtiene datos sobre la vegetación más precisos de los que se obtendrían con el NDVI, debido a la alta saturación que a veces se obtiene con el NDVI al analizar una imagen. Esto sucede, por ejemplo, cuando el dosel no es 100% abundante, en las primeras fases de senescencia.
Otro índice usado ampliamente en agricultura de precisión es el índice de clorofila Merris Terrestrial (MTCI), que usa 3 longitudes de onda roja o infrarrojo cercano específicas y que permiten su cálculo de forma rápida y sencilla. Existen más índices de clorofila cuyo uso es menor, como, por ejemplo, MCARI.
Cómo se aplica un índice de vegetación en la agricultura
Hay que tener en cuenta que cada índice de vegetación tiene su propia lista de aplicaciones, además de trabajar sobre longitudes de onda y combinaciones de bandas únicas. La lectura de los datos es espacial y se realiza en base a lo que se puede ver desde el espacio o al reflejo de la luz infrarroja en los elementos de la superficie por medio de sensores ópticos, en el caso de la radiación solar, o sensores multiespectrales, en el caso de las bandas espectrales. Cada una de esas bandas cubre un rango de longitudes de onda concreto codificado con colores; por ejemplo, la banda azul opera entre 450 y 510 nm, mientras que la roja funciona entre 630 y 690 nm.
Los índices de vegetación son una parte fundamental de la agricultura moderna, especialmente de técnicas como la agricultura de precisión. Su implementación trae diversos beneficios, como conocimiento fisicoquímico de las plantas y el campo, por medio de parámetros como la temperatura, la evapotranspiración, el verdor o la humedad del suelo; datos en tiempo casi real, que permiten ahorrar tiempo y dinero al no tener que visitar de forma física al campo disponiendo de datos actualizados que ayudan a entender las condiciones reales; o una planificación correcta de la actividad agrícola, determinando el momento oportuno para realizar la siembra, la fertilización, el riego o la cosecha, entre otras actividades.
Para poder aplicar un índice de vegetación de forma correcta, lo ideal es contar con una plataforma de monitorización de cultivos que los incluya dentro de sus funcionalidades. Es el caso de EOS Crop Monitoring, que incluye el índice de clorofila basado en la banda del borde rojo, denominado ReCI, así como otros muchos índices de vegetación, entre los que destacan el NDVI, el NDRE, el MSAVI y el NDMI. La plataforma aprovecha todo el potencial de los índices de vegetación para dotar al usuario de mapas de vegetación y de productividad con los que crear mapas de aplicación diferencial de insumos o monitorizar el estado de los cultivos.
